GPT-5.2vsGPT-5.1
在 7 个共同 benchmark 中,GPT-5.2 整体领先:GPT-5.2 领先 6 项,GPT-5.1 领先 1 项,持平 0 项,平均分差 +6.27。
GPT-5.26 项(86%)(14%)1 项GPT-5.1
评测分数
按能力类目分组,每组内按分差大小排列;共 7 项。
数学
GPT-5.2 领先 2/2| 评测项 | GPT-5.2 | GPT-5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| MathArena Apex | 13.5413 / 17Thinking High (With Tools) | 1.0414 / 17Thinking High (With Tools) | +12.50 |
| FrontierMath - Tier 4 | 18.8016 / 80Thinking High (No Tools) | 12.5029 / 80Thinking High (No Tools) | +6.30 |
图像感知与视觉推理
GPT-5.2 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.2 | GPT-5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| MMMU-Pro | 65.80150 / 229Normal (No Tools) | 62.40165 / 229Normal (No Tools) | +3.40 |
常识推理
GPT-5.1 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.2 | GPT-5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| SimpleBench | 45.8061 / 96Thinking High (No Tools) | 53.2048 / 96Thinking High (No Tools) | -7.40 |
维护、优化与工程管理
GPT-5.2 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.2 | GPT-5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| GSO | 27.407 / 21Thinking High (With Tools) | 13.7013 / 21Thinking High (With Tools) | +13.70 |
自主开发与终端任务
GPT-5.2 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.2 | GPT-5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| Terminal Bench Hard | 31.80100 / 244Normal (With Tools) | 22.70143 / 244Normal (With Tools) | +9.10 |
跨能力综合测试
GPT-5.2 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.2 | GPT-5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| LiveBench | 48.9196 / 117Normal (No Tools) | 42.65108 / 117Normal (No Tools) | +6.26 |
规格对比
| 字段 | GPT-5.2 | GPT-5.1 |
|---|---|---|
| 发布机构 | OpenAI | OpenAI |
| 发布时间 | 2025-12-11 | 2025-11-12 |
| 模型类型 | 聊天大模型 | 推理大模型 |
| 架构 | 稠密模型 | 稠密模型 |
| 参数规模 | 暂无数据 | 暂无数据 |
| 上下文长度 | 400K | 400K |
| 最大输出 | 暂无数据 | 128K |
API 调用价格
价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录;缺失项不做推测。
| 价格项 | GPT-5.2 | GPT-5.1 |
|---|---|---|
| 文本输入 | $1.75 / 1M tokens | $1.25 / 1M tokens |
| 文本输出 | $14 / 1M tokens | $10 / 1M tokens |
| 缓存读取 | $0.175 / 1M tokens | $0.125 / 1M tokens |
| 缓存写入 | $0 / 1M tokens | $0 / 1M tokens |
小结
- GPT-5.2在以下类目领先:数学 (2/2)、图像感知与视觉推理 (1/1)、维护、优化与工程管理 (1/1)、自主开发与终端任务 (1/1)、跨能力综合测试 (1/1)
- GPT-5.1在以下类目领先:常识推理 (1/1)
7 个共同 benchmark 上,GPT-5.2 平均高出 6.27 分。
单项差距最大的 benchmark:GSO — GPT-5.2 27.40,GPT-5.1 13.70(分差 +13.70)。
本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成,不使用实时 LLM 撰写。